PIOMAS Arctic Sea Ice Volume Reanalysis APRILE 2022

PIOMAS Arctic Sea Ice Volume Reanalysis APRILE 2022

Anomalia del volume del ghiaccio marino artico
Il volume del ghiaccio marino viene calcolato utilizzando il Pan-Arctic Ice Ocean Modelling and Assimilation System (PIOMAS http://psc.apl.uw.edu/research/projects/projections-of-an-ice-diminished-arctic-ocean/ , Zhang e Rothrock, 2003) sviluppato presso l’APL/PSC. Le anomalie per ogni giorno sono calcolate rispetto alla media del periodo 1979-2020 per quel giorno dell’anno per eliminare il ciclo annuale. Il ciclo medio annuale del volume di ghiaccio marino in questo periodo va da 28.000 km3 in aprile a 11.500 km3 in settembre. La linea blu rappresenta il trend calcolato dal 1° gennaio 1979 alla data più recente mostrata nella figura. Le aree ombreggiate rappresentano una e due deviazioni standard dei residui dell’anomalia rispetto alla tendenza nella Fig. 1 e le deviazioni standard intorno alla media giornaliera 1979-2017 nella Fig. 2.

Fig.1 Anomalia del volume del ghiaccio marino artico da PIOMAS, aggiornata una volta al mese. Le anomalie giornaliere del volume del ghiaccio marino per ogni giorno sono calcolate rispetto alla media giornaliera del 1979-2021 per quel giorno dell’anno. I segni di spunta presenti sulla linea temporale si riferiscono al primo giorno dell’anno. La tendenza per il periodo dal 1979 a oggi è mostrata in blu. Le aree ombreggiate mostrano una e due deviazioni standard dalla tendenza. Le barre di errore mostrano l’incertezza dell’anomalia mensile tracciata una volta all’anno.

Aggiornamento annuale

L’anno 2021 si è concluso con il settimo volume di ghiaccio marino più basso dall’inizio delle registrazioni (13,800 km3), con gli ultimi anni tutti vicini (vedi Figura 11). Il 2017 detiene ancora il record annuale di volume con 12,800 km3.

La figura 2 rappresenta il volume totale del ghiaccio marino artico e mostra anche il ciclo medio annuale del volume negli anni compresi tra il 2011 e il 2020.  Le aree ombreggiate indicano una e due deviazioni standard dalla media.

Volume medio annuo del ghiaccio marino secondo PIOMAS

Aggiornamento mensile per aprile 2022

Nell’aprile 2022, il volume medio del ghiaccio marino artico era di 23.000 km3. Si tratta del 9° valore più basso mai registrato per il mese di aprile, circa 2.300 km^3 al di sopra del record stabilito nel 2017. Il volume mensile di ghiaccio è stato del 30% inferiore al valore massimo del 1979 e del 15% inferiore al valore medio tra il 1979 e il 2021. Il volume medio di ghiaccio dell’aprile 2022 è stato di 1,45 deviazioni standard al di sopra della linea di tendenza 1979-2021. Le anomalie di crescita del ghiaccio per il mese di aprile 2022 hanno continuato ad essere nella parte alta dell’ultimo decennio (Figura 4), e lo spessore medio del ghiaccio (sopra i 15 cm di spessore) è stato nel mezzo dei valori recenti. La mappa delle anomalie dello spessore dei ghiacci per l’aprile 2022 rispetto al periodo 2011-2020 (Figura 6) divide l’Artico in due parti, con anomalie positive nell'”Artico occidentale” e anomalie negative nell'”Artico orientale”. Una stretta fascia di anomalie negative rimane lungo la costa settentrionale della Groenlandia, mentre un’anomalia positiva è presente a nord dell’isola di Baffin. Lo sviluppo di un’anomalia positiva dello spessore del ghiaccio nel Beaufort orientale sembra essere associato a una deriva anomala del ghiaccio marino lungo la costa canadese nel mese di febbraio, che ha trasportato il ghiaccio nel Beaufort (Figura 12). Lo spessore del ghiaccio CryoSat 2 mostra un modello simile di anomalie dello spessore del ghiaccio marino nelle diverse regioni.

Le serie temporali di aprile per entrambe le serie di dati (Figura 8) non presentano una chiara tendenza negli ultimi 11 anni. Il confronto con la serie temporale di 43 anni 1979-2022 sottolinea l’importanza della variabilità naturale in serie temporali relativamente brevi come quelle attualmente disponibili da CS2. Entrambe le registrazioni mostrano una stretta corrispondenza in termini di magnitudo e una simile variabilità temporale.

La Figura 3 mostra il volume mensile del ghiaccio marino fornito da PIOMAS per aprile e settembre.

La figura 4 confronta le anomalie giornaliere del volume del ghiaccio marino rispetto al periodo 1979-2021.

la figura 5 mostra lo spessore medio del ghiaccio marino artico nelle regioni coperte da ghiaccio secondo PIOMAS Spessore relativo ad una serie di anni. Lo spessore medio è calcolato per il dominio PIOMAS includendo solo le località dove il ghiaccio è più spesso di .15 m.

La figura 6 mostra le anomalie dello spessore del ghiaccio per il mese di aprile 2022 rispetto al periodo 2011-2020.

La figura 7 mostra le anomalie dello spessore del ghiaccio marino rilevate tramite il multi-sensore CryoSat-2 (AWI) per il mese di aprile del 2022 rispetto al periodo 2011-2020 (versione 2.4 preliminare)

La figura 8 mostra la serie temporale delle anomalie di volume del ghiaccio marino prodotte da CryoSat-2 (AWI v 2.4) e PIOMAS per aprile

Finalità
Il volume del ghiaccio marino è un importante indicatore climatico. Dipende sia dallo spessore che dall’estensione dei ghiacci ed è quindi più direttamente correlato alle influenze climatiche rispetto alla sola estensione. Tuttavia, il volume del ghiaccio marino artico non può essere attualmente osservato in modo continuo. Le osservazioni da satelliti http://www.cpom.ucl.ac.uk/csopr/seaice.html, sottomarini navali http://psc.apl.uw.edu/sea_ice_cdr/Sources/US%20Submarines.html, ormeggi http://psc.apl.uw.edu/sea_ice_cdr/Sources/BGEP.html e misurazioni sul campo sono limitate sia in termini di spazio che di tempo. L’integrazione delle osservazioni nei modelli numerici fornisce attualmente un modo per stimare in modo continuo le variazioni di volume del ghiaccio marino nell’arco di diversi decenni. Il confronto tra le stime del modello sullo spessore del ghiaccio e le osservazioni aiuta a verificare la nostra comprensione dei processi rappresentati nel modello che sono importanti per la formazione e lo scioglimento del ghiaccio marino.

Versioni
Versione 2.1
Abbiamo identificato un errore di programmazione in una routine che interpola i dati di concentrazione del ghiaccio prima dell’assimilazione. L’errore riguardava solo i dati relativi al periodo 2010-2013, che sono stati rielaborati e sono ora disponibili nella versione 2.1. Lo spessore del ghiaccio è generalmente maggiore nel Mare di Beaufort-Chukchi, con le maggiori differenze di spessore che si verificano a maggio. Le differenze di volume del ghiaccio sono fino all’11% in più nella tarda primavera.

La Fig. 5 mostra le differenze di volume tra la versione 2.0 e la versione 2.1

Versione 2.0
Questa serie temporale del volume di ghiaccio è stata prodotta utilizzando una versione aggiornata di PIOMAS (15 giugno 2011). Questa versione aggiornata migliora le versioni precedenti assimilando le temperature della superficie del mare (SST) per le aree prive di ghiaccio e utilizzando una diversa parametrizzazione per lo spessore del ghiaccio. Il confronto delle stime di PIOMAS con le osservazioni dello spessore del ghiaccio mostra errori minori rispetto alla versione precedente. La tendenza a lungo termine è diminuita da -3,6 km3 103/decade nell’ultima versione a circa -2,8 103 km3/decade. I nostri confronti con i dati e con i modelli alternativi mostrano che questa nuova tendenza è una stima prudente della tendenza reale. La novità di questa versione è la segnalazione delle statistiche di incertezza. Ulteriori dettagli sono disponibili in Schweiger et al. 2011 http://psc.apl.uw.edu/wordpress/wp-content/uploads/schweiger/pubs/Schweiger-2011-Uncertainty%20in%20model.pdf. Il miglioramento del modello è un’attività di ricerca continua svolta dal PSC e gli aggiornamenti del modello possono avvenire a intervalli irregolari. Quando vengono apportati miglioramenti al modello, l’intera serie temporale viene rielaborata e pubblicata.

Modello e processo di assimilazione
PIOMAS è un modello numerico con componenti di ghiaccio marino e oceano e la capacità di assimilare specifici tipi di osservazioni. Per le simulazioni del volume di ghiaccio qui presentate, i dati di concentrazione del ghiaccio marino forniti dal prodotto NSIDC http://nsidc.org/data/nise1.html per le regioni limitrofe sono assimilati nel modello per migliorare le stime dello spessore del ghiaccio, mentre i dati SST provenienti dall’analisi NCEP/NCAR sono assimilati nelle aree prive di ghiaccio. I dati NCEP/NCAR della rianalisi SST si basano sulle analisi SST giornaliere globali ad alta risoluzione di Reynolds, basate su osservazioni satellitari e in situ (Reynolds e Marsico, 1993; Reynolds et al., 2007). I dati atmosferici che guidano il modello, in particolare il vento, la temperatura superficiale e la copertura nuvolosa per calcolare la radiazione solare e a onde lunghe, sono ottenuti dalle rianalisi NCEP/NCAR http://www.esrl.noaa.gov/psd/data/reanalysis/reanalysis.shtml . Il modello oceanico pan-artico è forzato con input dal modello oceanico globale open boundary a 45 gradi di latitudine nord.

Convalida del modello e incertezza
PIOMAS è stato ampiamente convalidato attraverso il confronto con le osservazioni dei sottomarini della Marina degli Stati Uniti, dei punti di ormeggio oceanografici e dei satelliti. Sono stati eseguiti anche dei run del modello in cui sono stati modificati i parametri del modello e le procedure di assimilazione. Da queste prove di validazione, si arriva a stime conservative dell’incertezza con una tendenza di ±1,0 103 km3/decade. L’incertezza dell’anomalia media mensile del volume di ghiaccio è stimata a ±0,75 103 km3. Le incertezze del volume totale sono più grandi di quelle delle anomalie perché le distorsioni del modello vengono eliminate nel calcolo delle anomalie. L’incertezza del volume totale di ghiaccio per il mese di ottobre è stimata a ±1,35 103 km3. Il confronto dei volumi totali invernali con altre stime di volume deve tenere conto del fatto che il dominio PIOMAS attualmente non si estende abbastanza a sud per coprire tutte le aree che possono avere una copertura di ghiaccio durante il periodo invernale. Le aree del Mare di Okhotsk e del Golfo di San Lorenzo sono parzialmente escluse. I dettagli sulla validazione del modello sono disponibili in Schweiger et al. 2011 e può essere consultato (qui). Ulteriori informazioni su PIOMAS sono disponibili qui.

Per la convalida del modello è stata compilata un’ampia biblioteca di dati sullo spessore del ghiaccio marino, disponibile qui.

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